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    • 可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值

       可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值

      这些天重新看了下经常使用的几个可靠性加速模型,Arrhenius模型,Eyring模型,以及Eyring模型的拓展Peck Temperature-Humidity 模型。今天先分享下常用的Arrhenius(阿伦纽斯)模型计算以及通过Arrhenius模型反推Ea激活能的计算方式。

      先介绍下Arrhenius 模型公式:AF=exp{(Ea/k)*(1/Tu-1/Ts))}

      这里:AF—加速因子;

                 Ea:激活能;

                  k:Boltzmann常数=8.617×10-5ev/k;

                 Tu:产品正常使用下的开尔文温度,例如常温25度,则Tu=25+273=298K

                 Ts: 产品加速寿命测试时的环境应力温度;

      参考Practical Reliability Engineering 13.5.1.1,截图如下:

      可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值
      下面引用前不久工作中遇到的一颗IC(TPS2592AADRCT-P)的案例进行分析,通过TI网站查询得出这颗IC的MTBF值为1*10的10次方,FIT值为MTBF的倒数*10的9次方为0.1.截图如下:

      可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值
      分析计算过程如下:

      这里能得出

      Tu=55+273=328K,Ts=125+273=398;

      Ea=0.7(TI公司默认取通用值0.7,下面会提到)

      将Tu,Ts,Ea代入Arrhenius模型公式,计算得出AF=77.94,意味着125度下测试环境应力下这颗IC的退化速率是55度使用环境下温度下的77.94倍,

      上图可见在125度测试环境下,共测试134444个样品,每个样品测试时间均为1000小时,失效数为0,表示125度测试时间T总=134444*1000=134444000小时;因为125度下退化速率为55度下的77.94倍,若不引入置信度,则在55度正常使用环境下MTBF=134444000*77.94=10478565360 小时;

      上图可见TI引入置信度60%,关于置信度下的MTBF计算,引入截尾测试方案,计算公式参见下图,参考Practical Reliability Engineering, Table14.2.


      可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值
      因为所有测试样品的测试时间为1000小时,明显采用了定时截尾方案,采用单侧置信区间,这里

      T=10478565360,α=1-60%=0.4(可接受的风险数),2k+2=2(失效数为0);代入上图单侧置信区间定时截尾方案的公式,得出MTBF=11435855069,约为1.1436*10的10次方,TI采用四舍五入直接取整为1*10的10次方。

      若是工作中遇到关于定数截尾以及双侧置信区间的计算,可根据上图的公式进行计算,这里不再详细介绍。

       

      关于Ea(激活能),上面提到了TI采取了通用默认值0.7,这里查询了相关资料,在SR_332 Issue3中,给出了激活能的几个等级如下图,0.7为最高等级10对应的数值,不清楚TI是否采用了这个标准里默认值。

      可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值

      另外,Practical Reliability Engineering,Table 13.2里,对于激活能给出了基于不同失效模式下的激活能取值,参考下图:

      可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值

      如上两份标准里都给出了激活能的经验值,对于激活能具体取值,不同产品不同温度均不同,也看了论坛上一些讨论具体的取值方法,目前暂无定论,以上仅供各位参考,如谁有其他文件请帮忙分享。


      关于Ea(激活能)计算,看了些可靠性论坛里的介绍,一般是通过几组试验得出不同温度下产品的寿命,然后通过线性拟合的方法得出,这里引入Practical Reliability Engineering,Table 13.3的案例进行分析。

      可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值取24个电子器件,分为3组,分别在60度,80度,100度的条件下进行测试,测试最多进行到250h截止,若中间有失效也不返回修复。通过上图,可得出产品平均寿命(Mean Life)如下:

      60度时平均寿命=(68+127+186+205+250+250+250+250)/4=396.5 h;——-①

      80度时平均寿命=(55+63+80+126+137+192+240+250)/7=163.2857 h;—②

      100度时产品平均寿命=(13+15+30+31+47+73+95+98)/8=50.25 h.——-③

      假设产品符合Arrhenius指数模型,则对应温度下产品的寿命特征方程为:

      Life=Aexp{Ea/(kT)},这里A为常量,T为开尔文温度,k为Boltzmann常数=8.617×10-5ev/k,对两边取自然对数得到如下公式:

      Ln(Life)=LnA+Ea/(kT),—–④

      假设Ln(Life)为Y,(1/T)为X,则X,Y构成了斜率为Ea/k的一条直线;

      将①②③代入如上公式④,得出如下公式:

      Ln(396.5)=LnA+(Ea/k)*(1/333);———⑤

      Ln(163.2857)=LnA+(Ea/k)*(1/353);—-⑥

      Ln(50.25)=LnA+(Ea/k)*(1/373);———⑦

      这里有个疑问,⑤⑥⑦三个公式,任意两个公式相减都能计算出Ea的值;例如式⑤⑥得出Ea=0.449,式⑥⑦得出Ea=0.668, 式⑤⑦得出Ea=0.553;个人认为这里的数据并未完全符合同一个斜率下的线性关系,因为60度和80度在250h 8个产品并未全部失效,也未继续测试,所以在平均寿命计算时会有一定的误差,若有不同的见解欢迎提出讨论。

      相对精确的做法是采用取点法进行线性拟合,这也是论坛看到的经常采用的做法,由⑤⑥⑦得出X,Y坐标轴的三个点{(1/333),Ln(396.5)},{(1/353),Ln(163.2857)},{(1/373),Ln(50.25)},三个点计算化为小数形式为(0.003003,,5.982676),(0.002833,5.095501),(0.002681,3.917011);用Excel表格进行线性拟合如下图所示:这里得到斜率为6390.4,则Ea=6390.4*8.617×10-5=0.55可靠性加速寿命测试_Arrhenius 模型&Ea(激活能)取值

      关于上例Ea的计算在Practical Reliability Engineering中,采用的ReliaSoft ALTA软件进行Weibull++分析,得出Ea=0.476,β = 1.6693.因为未使用过这个软件,具体操作不太清楚,有条件的朋友可以自行计算下。

      如上分享Ea(激活能)的取值规范及计算方法,供各位参考,因为Ea的具体计算方法目前只知道这么多,如有错误的地方还请更正,也欢迎补充讨论~


      这次分享多次提到了Practical Reliability Engineering这本书,各位可以在可靠性论坛下载参考,链接:

      同时介绍下这本书也是ASQ CRE考试的参考用书之一,里面内容非常全面~


       


       

       


       


       


       


       


       


       


       

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      激活你部分越看越迷糊,有没有大佬帮忙解答一下
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      李永健Lv.1
      第一次没看懂,慢慢摸索慢慢学习
    • 0
      ryuLv.1
      插眼^O^
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      VictorLeeLv.1
      内容真的很好!棒棒哒!
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      Lv.2任务达人
      [s-68]
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      竟然发现这么好的文章,必须马住,经常复习~
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      dayikejiLv.1
      謝謝分享
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      eason510678Lv.3任务达人
      請教您在文中提及信心水準60%,所以可接受風險應該是40%,與您文中計算方式不同。請指教,謝謝您。
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      宝清任务达人
      [s-68]
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      满满干货
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      柳风Lv.3任务达人
      不错,转发了。
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      学习了 非常好 [s-68]
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      cao_kun任务达人
      转发了
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      无尽的沙漏Lv.3VIP2任务达人
      非常好的知识分享 [s-68]
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      RhosynLv.1
      ?厉害
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      [s-68]
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      stevenycqLv.3
      学习中
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      马克,谢谢!
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      midcatLv.1
      [s-1]
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      kiritongLv.1
      mark,谢谢
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